基于蚁群聚类的动态加权PPI网络复合物挖掘

• 作者: 朱海湾 毛伊敏 胡健
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 蚁群聚类 模糊粒度 动态PPI网络 功能传递 蛋白质复合物
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 390-397,420
• 页数: 9页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0518

摘要

针对基于蚁群聚类的蛋白质复合物挖掘算法中,静态PPI网络难以真实反映细胞的动态特性,收敛速度较慢、聚类准确性和召回率不高等问题,提出一种基于模糊粒度和紧密度的蚁群聚类动态加权PPI网络复合物挖掘方法(FGCDACC-DPC).首先基于动态PPI网络的拓扑特性和生物特性设计了综合性权值度量(compre-hensive weight metric,CWM),准确描述了蛋白质之间的相互作用;其次根据复合物的基本特征,构建一组稠密且高度共表达的复合核,然后设计模糊粒度和紧密度的拾起放下模型对其余节点聚类,降低了计算复杂度和随机性,加快聚类速度;最后基于功能信息传递和时序功能相关的思想分别构建了局部和全局权值更新策略,实现不同代蚁群和不同时刻网络之间的功能信息传递,提高聚类准确性.将FGCDACC-DPC算法应用在DIP数据上进行复合物挖掘,实验结果表明该算法的精度和召回率较高,能够较准确地识别蛋白质复合物.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡健	江西理工大学应用科学学院信息工程系	34	173	6.0	12.0
2	毛伊敏	江西理工大学信息工程学院	48	203	8.0	12.0
3	朱海湾	江西理工大学信息工程学院	3	5	1.0	2.0